Zeigen Sie Ihre Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow zur Lösung von Deep-Learning- und ML-Problemen. Lassen Sie sich für Ihre Fähigkeiten anerkennen und treten Sie unserem Zertifikatsnetzwerk bei .
Übersicht über das Programm zum TensorFlow-Entwicklerzertifikat
Das Ziel dieses Zertifikats ist es, jedem auf der Welt die Möglichkeit zu geben, seine ML-Expertise auf einem zunehmend KI-gesteuerten globalen Arbeitsmarkt unter Beweis zu stellen. Dieses Zertifikat in der TensorFlow-Entwicklung ist als grundlegendes Zertifikat für Studenten, Entwickler und Datenwissenschaftler gedacht, die praktische Fähigkeiten des maschinellen Lernens durch das Erstellen und Trainieren von Modellen mit TensorFlow demonstrieren möchten.
Das Programm besteht aus einer Einstufungsprüfung, die vom TensorFlow-Team entwickelt wurde. Entwickler, die die Prüfung bestehen, können unserem Zertifikatsnetzwerk beitreten und ihr Zertifikat und ihre Abzeichen in ihrem Lebenslauf, auf GitHub und auf Social-Media-Plattformen wie LinkedIn anzeigen.
Bleiben Sie dran, während wir daran arbeiten, Zertifikatsprogramme für fortgeschrittene und spezialisierte TensorFlow-Praktiker hinzuzufügen. Schauen Sie bald wieder vorbei, um weitere Informationen zu erhalten.
Bevor Sie die Prüfung ablegen, lesen Sie bitte unser Kandidatenhandbuch .
Für wen ist das TensorFlow-Zertifikat?
Diese Level-1-Zertifikatsprüfung testet die grundlegenden Kenntnisse eines Entwicklers über die Integration von maschinellem Lernen in Tools und Anwendungen. Das Zertifikatsprogramm erfordert Kenntnisse in der Erstellung von TensorFlow-Modellen unter Verwendung von Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing und realen Bilddaten und -strategien.
Um die Prüfung erfolgreich ablegen zu können, sollten die Testteilnehmer vertraut sein mit:
Grundprinzipien von ML und Deep Learning
Erstellen von ML-Modellen in TensorFlow 2.x
Aufbau von Bilderkennung, Objekterkennung, Texterkennungsalgorithmen mit tiefen neuronalen Netzen und faltenden neuronalen Netzen
Verwenden von Bildern aus der realen Welt in verschiedenen Formen und Größen, um die Reise eines Bildes durch Faltungen zu visualisieren, um zu verstehen, wie ein Computer Informationen, Plotverlust und Genauigkeit „sieht“.
Erforschung von Strategien zur Vermeidung von Überanpassung, einschließlich Augmentation und Ausfällen
Anwendung neuronaler Netze zur Lösung natürlicher Sprachverarbeitungsprobleme mit TensorFlow
Leistungen
Wir glauben fest daran, den Zugang zu Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, Erfahrungen, Geografie und Perspektiven zu erweitern, um die Art und Weise, wie sich maschinelles Lernen und seine Anwendungen entwickeln, zu verändern. Wir freuen uns, eine begrenzte Anzahl von Stipendien für das Lehrmaterial und/oder die Prüfungskosten anbieten zu können, um dies zu erreichen.
Finden Sie Inhaber des TensorFlow-Zertifikats, die die Prüfung bestanden haben, um Sie bei Ihren Machine-Learning- und Deep-Learning-Aufgaben zu unterstützen.
Wenn Sie nicht über den oben genannten Hintergrund verfügen, nehmen Sie an der Spezialisierung DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate auf Coursera oder dem Intro to TensorFlow for Deep Learning-Kurs auf Udacity teil, um sich auf die Prüfung vorzubereiten. Diese Kurse erfordern:
Einführende Python-Programmierkenntnisse
Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Deep Learning sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
Ein mathematischer Hintergrund in Linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit, Statistik und Analysis ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Noch nicht da? Andere Ressourcen sind verfügbar , um Sie auf den neuesten Stand zu bringen.
Wie es funktioniert
Lesen Sie unser Handbuch für Kandidaten mit Prüfungskriterien und FAQs . Optional: Nehmen Sie das DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional-Zertifikat ab . Dies wird dringend empfohlen, um sich auf die Prüfung vorzubereiten.
Melden Sie sich zur Prüfung an. Melden Sie sich mit einem Gmail-Konto an (wenn Sie noch keins haben, können Sie während des Anmeldevorgangs eines erstellen), laden Sie Ihren Lichtbildausweis (z. B. einen Führerschein oder Reisepass) hoch und geben Sie Zahlungsinformationen ein.
Nehmen Sie die Prüfung ab und geben Sie sie ab. Melden Sie sich an und legen Sie die Prüfung jederzeit innerhalb von 6 Monaten nach dem Kaufdatum der Prüfung ab. Für die Prüfung haben Sie maximal fünf Stunden Zeit.
Erhalten Sie Ihr TensorFlow-Zertifikat. Nachdem Sie Ihre Prüfung eingereicht haben, wird diese bewertet und Sie können den Status Ihrer Einreichung innerhalb von 24 Stunden in Ihrem Kandidatenportal einsehen.
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Ihrer Community. Sie können das Zertifikat und das Abzeichen Ihrem Lebenslauf und Ihren öffentlichen Profilen hinzufügen, einschließlich GitHub, LinkedIn, Twitter, und unserem Zertifikatsnetzwerk beitreten, um Personalvermittlern dabei zu helfen, ML-Experten wie Sie zu finden.